ピアグループフィルタリングと知覚色画像量子化

本研究の第一部では、カラー画像の平滑化とインパルスノイズ除去のための非線形アルゴリズムであるピアグループフィルタリング（PGF）を紹介します。このアルゴリズムは、隣接ピクセルの色の類似性に基づいて分類された仲間グループメンバーの重み付き平均で各画像ピクセルを置き換えます。結果は、ノイズを効果的に除去し、エッジや詳細をぼかすことなくカラー画像を平滑化することを示しています。研究の第二部では、PGFをカラー量子化の前処理ステップとして使用します。PGF後に得られるローカル統計が、細部の領域での色のクラスターを抑制するための重みとして量子化に使用されます。なぜなら、人間の知覚はこれらの領域の違いに対してそれほど敏感ではないからです。その結果、元の画像の色情報を保持しながら、非常に粗い量子化を得ることができます。これはカラー画像のセグメンテーションおよびカラー画像検索アプリケーションに役立ちます。